Чому виробники вагаються використовувати ШІ?

Чому виробники вагаються використовувати ШІ?

Мітка часу: 27 грудня 2023 р., 10:19
Вихідний вузол: 3037024

Штучний інтелект (ШІ) стосується розробки комп’ютерних систем, які можуть виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Ці завдання включають навчання, міркування, вирішення проблем, розуміння природної мови та сприйняття. Йдеться про створення машин, які можуть думати та адаптуватися.

Впровадження штучного інтелекту у виробництво створює проблеми та занепокоєння на додаток до значних переваг, що змушує компанії вагатися щодо його впровадження.

Виклики ШІ у виробництві

«Багато виробників добре знають про штучний інтелект та про те, як він може покращити процеси, але вони можуть мати законні сумніви щодо впровадження». 

Зрештою, для того, щоб це було вартим, потрібні фінансові зобов’язання, зацікавленість працівників і навички. Ось деякі речі, які їм потрібно орієнтуватися.

Вартість впровадження та невизначена рентабельність інвестицій

Вартість впровадження та невизначеність щодо повернення інвестицій (ROI) є основною перешкодою. Початкові інвестиції передбачають придбання інфраструктури штучного інтелекту, інструментів і кваліфікованих спеціалістів, що може стати значним фінансовим зобов’язанням для бізнесу. Виробники часто вагаються з використанням штучного інтелекту через невизначеність отримання відчутних прибутків у короткостроковій перспективі.

Відсутність навичок і досвіду

Робітники може потенційно підвищити свою продуктивність на 35% за допомогою ШІ. Обробна промисловість бореться з потребою в більшій кількості працівників, які добре знають технологію. Наймання, утримання та підвищення кваліфікації працівників із такими компетенціями є серйозною проблемою, що перешкоджає бездоганній інтеграції ШІ у виробничі процеси. 

Питання конфіденційності та безпеки даних

Виробники, які мають справу з конфіденційними даними, такими як власний дизайн та інформація про клієнтів, стикаються із серйозними проблемами конфіденційності та безпеки. Існує постійне занепокоєння щодо можливих порушень, крадіжки інтелектуальної власності та необхідності дотримання суворих правил захисту, що ускладнює впровадження ШІ.

Інтеграція із застарілими системами

Проблеми сумісності виникають під час інтеграції технологій ШІ з існуючою, часто застарілою, інфраструктурою у виробництві. Складність і вартість, пов’язані з модернізацією або заміною застарілих систем, створюють практичні проблеми для плавної інтеграції штучного інтелекту в усталені виробничі процеси.

Культурний опір та організаційні проблеми

Культурний опір змінам і занепокоєння щодо переміщення робочих місць серед працівників є поширеними проблемами. Досягнення узгодженості в масштабах усієї компанії, забезпечення відданості керівництва та впровадження ефективних стратегій управління змінами стають обов’язковими для подолання опору та забезпечення плавного переходу до виробничих практик, розширених ШІ.

Переваги ШІ у виробництві

ШІ необхідний у таких галузях, як виробництво, особливо з о 90% виробів мають металеве лиття, при цьому середня людина зазвичай знаходиться в межах 10 футів від литого металевого компонента. AI допомагає підвищити ефективність виготовлення цих металевих компонентів, з якими люди стикаються щодня. Це дозволяє машинам працювати краще та інноваційніше, роблячи виробництво швидшим та ефективнішим. 

ШІ у виробництві приносить багато переваг. Ось деякі з них.

1. Оптимізація виробничих процесів

AI оптимізував виробничі процеси шляхом оптимізації управління ланцюгом поставок, прогнозного обслуговування та прогнозування попиту. ШІ допомагає аналізувати величезні масиви даних, щоб робити точні прогнози щодо потреби в сировині, забезпечуючи своєчасну доступність і мінімізуючи дефіцит.

Ще одна програма AI, прогнозне обслуговування, передбачає моніторинг стану обладнання в реальному часі. Аналіз даних від датчиків допомагає йому передбачити, коли обладнання може вийти з ладу, забезпечуючи проактивне технічне обслуговування, щоб запобігти дорогим простоям. Це подовжує термін служби обладнання та знижує загальні витрати.

Прогнозування попиту за допомогою алгоритмів ШІ дозволяє виробникам передбачати ринкові тенденції та коливання. Це розуміння дозволяє краще планувати виробничі графіки та рівні запасів, запобігаючи перевиробництву або дефіциту запасів. Таким чином, ефективність роботи підвищується, а витрати зменшуються завдяки оптимізованому використанню ресурсів.

2. Покращений контроль якості та виявлення дефектів

Комп’ютерний зір і машинне навчання значно покращують контроль якості та виявлення дефектів. Комп’ютерне бачення дозволяє машинам «бачити» та аналізувати візуальні дані, забезпечуючи точну перевірку продуктів на наявність недоліків.

«Алгоритми машинного навчання вчаться на шаблонах і історичних даних, стаючи все більш вправними у розпізнаванні тонких дефектів, які можуть залишитися непоміченими традиційними методами перевірки». 

Результатом є суттєве скорочення кількості відкликань і переробок продуктів. Виявлення та усунення дефектів на ранній стадії виробництва дозволяє підприємствам гарантувати, що на ринок надходять лише високоякісні продукти. Це підвищує задоволеність клієнтів і призводить до значної економії коштів, пов’язаних із переробкою несправних продуктів і керуванням відкликанням.

3. Підвищена безпека та ергономіка працівників

AI сприяє підвищенню безпеки працівників і ергономіки на виробництві. Один із аспектів передбачає використання роботів (коботів) на базі штучного інтелекту для виконання небезпечних завдань. 

Ці машини оснащені датчиками та алгоритмами штучного інтелекту, які дозволяють їм орієнтуватися та працювати в середовищах, які можуть становити ризик для працівників. Роботи зі штучним інтелектом допомагають зменшити ймовірність нещасних випадків і травм на виробництві, виконуючи завдання в потенційно небезпечних умовах.

Системи на основі ШІ також використовуються для аналізу ергономіки та запобігання травмам. Вони можуть оцінити фізичне навантаження на працівників, аналізуючи такі фактори, як поза, рухи та робоче навантаження. 

Виявлення потенційних ергономічних проблем може призвести до профілактичних заходів. Це включає в себе налаштування робочих станцій або проведення навчання для зменшення ризику травм, пов’язаних із повторюваними чи виснажливими завданнями. 

Успішне впровадження ШІ на виробництві

Успішне впровадження штучного інтелекту у виробництво передбачає такі стратегічні міркування та ключові практики:

  • Чіткі цілі: Визначте конкретні цілі для впровадження штучного інтелекту, такі як підвищення ефективності, зниження витрат або покращення якості продукції. 
  • Пілотні проекти: Почніть із невеликих проектів штучного інтелекту, щоб перевірити здійсненність, визначити проблеми та продемонструвати відчутні переваги перед широким впровадженням. 
  • Управління даними: Встановіть надійні процеси збору, зберігання та аналізу даних, щоб створити основу для алгоритмів ШІ.
  • Заходи кібербезпеки: Впроваджуйте протоколи кібербезпеки для захисту конфіденційних даних і захисту від потенційних загроз.
  • Навчання та залучення користувачів: Проведіть комплексне навчання співробітників систем штучного інтелекту та залучіть їх до процесу впровадження, щоб сприйняти та зрозуміти.

Максимальне використання ШІ у виробництві

Виробники вагаються використовувати штучний інтелект головним чином через початкові витрати, невпевненість щодо швидкого повернення та брак навичок. Подолання цих проблем за допомогою невеликих випробувань і поширення знань про технологію може сприяти більш широкому застосуванню в промисловості.

Також прочитай 6 переконливих способів використання штучного інтелекту для підвищення ефективності бізнесу

Часова мітка:

Більше від Технологія AIIOT